• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.309-315
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• 2008

문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.3
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• pp.275-289
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• 2005

In this paper, the conceptual model for bibliographic Information consistent and compatible with MARC is presented. The modeling requirements are derived from MARC-related models such as MARC21, MARCXML and MODES. To meet these requirements, this paper proposes the conceptual model based on MARC formalism. The model composed with aggregation relationships among bibliographic data elements can use semantic tags of XML. As the model can be realized into diverse structures, it will be effectively applied for the development of bibliographic information management systems. Since MARC defines only record format and has the limitations in semantic representation, the metadata system that can expand bibliographic data elements in MRAC into metadata level is strongly required.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.13-18
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• 2009

Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.